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MCP Server · 数据服务

Database Analytics MCP

一个实用的数据库分析MCP服务器,通过模型上下文协议(MCP)提供SQLite数据库操作,适用于与AI助手(如Claude)的数据分析工作流程。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaude数据分析

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作者 / 组织
khuyentran1401
提供方
khuyentran1401
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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7

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Database Analytics MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run example_usage.py

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

数据库分析MCP服务器

使用FastMCP构建的实用数据库分析MCP服务器,通过模型上下文协议(MCP)提供SQLite数据库操作。非常适合使用Claude等人工智能助手的数据分析工作流程。

此服务器提供什么

🛠️ 工具 (互动操作)

  • connect_db -连接到SQLite数据库文件
  • execute_query -执行带有安全检查的SQL查询
  • list_tables -列出数据库中的所有表

📊 资源 (只读数据访问)

  • schema://tables/{table_name} -获取表列信息和结构
  • data://tables/{table_name} -获取示例表数据以供预览

🔐 安全功能

  • 通过危险操作阻塞防止SQL注入
  • 用于安全架构探索的只读资源访问
  • 使用描述性消息进行全面的错误处理

设置和安装

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/khuyentran1401/database-analytics-mcp.git
   cd database-analytics-mcp
  1. 安装UV(推荐):
   # Install UV if you haven't already
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. 安装依赖项:
   # UV automatically manages dependencies from pyproject.toml
   uv sync
  1. 测试服务器:
   uv run example_usage.py
  1. 添加到克劳德代码
   # Quick setup
   claude mcp add database-analytics -- uv run database_mcp_server.py

验证安装:

   # Check if the server is registered
   claude mcp list

其他MCP客户端

对于支持标准协议的任何MCP客户端:

servers:
  - name: database-analytics
    transport:
      type: stdio
      command: uv
      args: ["run", "database_mcp_server.py"]

示例工作流

用Claude代码进行数据探索

  1. 连接到数据库
   Connect to my SQLite database at ./sample_database.db
  1. 探索架构
   What tables are available in this database?
  1. 检查表结构
   Show me the schema for the users table
  1. 预览数据
   Show me some sample data from the users table
  1. 运行分析查询
   Calculate total sales by product category
  1. 导出结果
   Export the query "SELECT product_name, SUM(quantity) as total_sold FROM orders GROUP BY product_name" to CSV file called sales_report.csv
  1. 获取表统计信息
   Show me statistics for the users table

常见用例

  • 数据库架构发现:快速了解数据库结构
  • 数据质量检查:验证数据完整性的样本数据
  • 随即分析:安全运行自定义SQL查询
  • 报告生成:执行复杂的分析查询
  • 数据探索:使用分页浏览表和关系
  • 数据导出:将查询结果导出到CSV以供外部分析
  • 性能监控:跟踪查询执行时间

可用工具和资源

工具(交互式操作)

工具参数说明
connect_dbdatabase_path: str连接到SQLite数据库文件
execute_querysql: str执行带有安全检查和计时的SQL查询
list_tables无列出连接数据库中的所有表
export_to_csvsql: str, filename: str将查询结果导出到CSV文件

资源(只读访问)

资源URI描述
schema://tables/{table_name}获取列信息、类型、约束、外键
data://tables/{table_name}获取具有分页、统计(限制、偏移)的示例行
stats://tables/{table_name}获取全面的表统计和列分析

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据库分析Python本地部署SQLite操作MCP协议数据探索AI助手集成

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Database Analytics MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run example_usage.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Database Analytics MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Database Analytics MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Database Analytics MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Database Analytics MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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